Tensil
Summer 2019停止machine learning modelをcustom hardwareに変える
- サマリー
- 機械学習モデルを使う企業向けに、専用ハードウェアを設計する技術を提供する
- 課題
- GPUなどの既存アクセラレーターでは、性能あたりの電力・コスト効率が低い
- 解決策
- 独自アルゴリズムでモデルに最適なMLハードウェアアクセラレーター設計を自動化する
AI による要約
- 所在地
- San Francisco, CA, USA; Remote
- チーム規模
- 2 人
事業内容
Tensilは、machine learning向けhardware acceleratorの設計を自動化する。あらゆるデバイスでMLを利用できるようにすることを目指している。machine learning modelに最適なhardware acceleratorを設計するアルゴリズムを開発し、GPUやその他のhardware acceleratorを10倍上回る性能／ワット・ドルを実現する。Tensilのcustom hardwareを中核に据えることで、顧客は他社が追随できない製品を生み出せる。